机器人 / 具身智能

Towards a Neural Debugger for Python

迈向Python的神经调试器

Maximilian Beck, Jonas Gehring, Jannik Kossen, Gabriel Synnaeve

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.AI、cs.LG

AI总结 本文提出神经调试器，通过模拟传统调试器实现交互式代码执行控制，提升神经模型在代码执行预测与逆向推理中的能力。

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Learning Convex Decomposition via Feature Fields

通过特征场学习凸分解

Yuezhi Yang, Qixing Huang, Mikaela Angelina Uy, Nicholas Sharp

机构 * NVIDIA ； The University of Texas at Austin（德克萨斯大学奥斯汀分校） 纠错

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)；分类 cs.CV

AI总结 本文提出通过特征场学习实现高质量的开放世界凸分解，解决了长期存在的凸分解问题，并实现了首个自监督学习的开放世界模型。

Comments 14 pages, 12 figures

Kaluza-Klein mode mixing in braneworlds: constraints on scalar absorption and physical degrees of freedom

分支世界中的Kaluza-Klein模式混合：标量吸收和物理自由度的限制

Wen-Xuan Ma, Chun-E Fu

专题命中 具身推理 ：world model(abstract)

AI总结 研究分支世界中Kaluza-Klein模式混合对标量吸收和物理自由度的影响，揭示混合对warp因子的限制及标量模式吸收机制的改变。

Comments 15 pages, 2 tables